我阅读文献时了解到这个：为了消除VNIR图像中的随机噪声，提高采样信号的信噪比，采用Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器（核大小为5 × 5 × 5，多项式阶数为3，滤波值在核的中心节点处计算）来去除随机噪声。你认为可以使用python实现吗？

是的，你可以使用Python来实现Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器来去除随机噪声。Python中有一些库可以帮助你实现这个滤波器，例如NumPy和SciPy。

首先，你需要导入相应的库：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

然后，你可以定义你的输入数据，假设为一个三维的图像矩阵：

image = np.random.rand(10, 10, 10)  # 生成一个10x10x10的随机图像

接下来，你可以使用`savgol_filter`函数来应用Savitzky-Golay平滑滤波器：

smoothed_image = savgol_filter(image, window_length=5, polyorder=3, axis=0, mode='constant')

在上面的代码中，`window_length`参数指定了滤波器的窗口大小，`polyorder`参数指定了滤波器的多项式阶数，`axis`参数指定了在哪个轴上进行滤波操作，`mode`参数指定了边界处理的方式。

最后，`smoothed_image`就是经过Savitzky-Golay平滑滤波器处理后的图像矩阵。

请注意，这只是一个简单示例，你可以根据你的具体需求进行调整和修改。同时，确保你已经安装了NumPy和SciPy库，可以使用`pip install numpy scipy`命令进行安装。